簡(jiǎn)介：?本文將介紹SaaS模式云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)MaxCompute，如何助力數(shù)據(jù)銀行SaaS模式云戰(zhàn)略和一體化數(shù)據(jù)開放場(chǎng)景介紹。

一、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

本章節(jié)介紹云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)帶來的價(jià)值及解決方案。

MaxCompute：SaaS模式企業(yè)級(jí)云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景包括廣告場(chǎng)景-用戶標(biāo)簽計(jì)算、分析；業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景-業(yè)務(wù)指標(biāo)計(jì)算、查詢；各行業(yè)搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；云上彈性擴(kuò)展大數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)。

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)包括云原生極致彈性：
-云原生設(shè)計(jì)，無服務(wù)器架構(gòu)，支持秒級(jí)彈性伸縮，快速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模彈性負(fù)載需求；
-簡(jiǎn)單易用多功能計(jì)算：預(yù)置多種計(jì)算模型和數(shù)據(jù)通道能力，開通即用；
-企業(yè)級(jí)平臺(tái)服務(wù)：支持開放生態(tài)，提供企業(yè)級(jí)安全管理能力；
-與阿里云眾多大數(shù)據(jù)服務(wù)無縫集成；
-安全：多租戶環(huán)境下安全控制能力強(qiáng)；
-大規(guī)模集群性能強(qiáng)、全鏈路穩(wěn)定性高，阿里巴巴雙11場(chǎng)景驗(yàn)證。

推薦組合包括BI分析場(chǎng)景和機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景，分別為MaxCompute+Hologres+Flink+DataWorks+Quick BI，以及MaxCompute+PAI+DataWorks。

MaxCompute算力資源產(chǎn)品解決方案如下圖所示。

第一，包年包月。滿足常規(guī)需求，穩(wěn)定財(cái)務(wù)支出；支持作業(yè)優(yōu)先級(jí)，保障關(guān)鍵任務(wù)穩(wěn)定產(chǎn)出；支持存儲(chǔ)與計(jì)算資源包購(gòu)買。
第二，按需使用。無服務(wù)器架構(gòu)，超大規(guī)模的存儲(chǔ)和計(jì)算擴(kuò)展能力；自動(dòng)匹配業(yè)務(wù)需求，完美適配業(yè)務(wù)的高速變化；不使用不付費(fèi)。
第三，多計(jì)算資源打通。融合打通包年包月與按需使用的彈性資源，只需聯(lián)合開通，即可實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的成本與性能平衡的資源解決方案。
第四，搶占空閑資源。非預(yù)留計(jì)算資源，搶占并使用服務(wù)空閑計(jì)算資源，價(jià)格較包年包月標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算資源下降74%。

安全事件頻發(fā)，云上大數(shù)據(jù)服務(wù)如何保障企業(yè)數(shù)據(jù)和服務(wù)安全。MaxCompute構(gòu)建全面、多層次的安全管理能力，持續(xù)保護(hù)云上數(shù)據(jù)及服務(wù)安全。包括MaxCompute安全生態(tài)，平臺(tái)系統(tǒng)安全，基礎(chǔ)設(shè)施安全三大部分。

飛天大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案適用于電商、游戲、社交等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，如智能推薦、日志采集分析、用戶畫像、數(shù)據(jù)治理、業(yè)務(wù)大屏、搜索等場(chǎng)景。

方案優(yōu)勢(shì)：阿里巴巴最佳實(shí)踐的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，1）技術(shù)領(lǐng)先性；2）降本提效；3）高附加值業(yè)務(wù)收益；涉及產(chǎn)品：日志服務(wù)SLS、數(shù)據(jù)傳輸DTS、DataHub、實(shí)時(shí)計(jì)算Flink、交互式分析、云數(shù)倉(cāng)MaxCompute、數(shù)據(jù)治理DataWorks、Quick BI 報(bào)表、 DataV大屏、ES搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)PAI。

二、數(shù)據(jù)銀行

本章節(jié)介紹數(shù)據(jù)銀行定義相應(yīng)行業(yè)應(yīng)用。

數(shù)據(jù)銀行旨在通過聚合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，融合共享，實(shí)現(xiàn)盤活資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、變現(xiàn)數(shù)據(jù)交易、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，打造面向企事業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、面向生態(tài)鏈、面向社會(huì)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)交易平臺(tái)。

目的是通過數(shù)據(jù)融合、共享、交易，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)最大化。

服務(wù)范圍包括數(shù)據(jù)交易（提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)陳列、API傳輸及數(shù)據(jù)交易服務(wù)，拉通供需，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)）和數(shù)據(jù)增值（通過內(nèi)外部數(shù)據(jù)融合及深度挖掘，提升數(shù)據(jù)內(nèi)涵，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增值）。

特點(diǎn)是融合數(shù)據(jù)，交易變現(xiàn)，深度挖掘，最大化釋放數(shù)據(jù)價(jià)值并賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。其中，包括盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)價(jià)值提升，產(chǎn)業(yè)發(fā)展賦能，以及三大數(shù)據(jù)服務(wù)，具體內(nèi)容如下圖所示。

這一塊是行業(yè)應(yīng)用架構(gòu)-友盟，具體架構(gòu)如下圖所示。

三、MaxCompute+數(shù)據(jù)銀行

本章節(jié)介紹云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)MaxCompute+數(shù)據(jù)銀行（友盟）實(shí)踐。

主題數(shù)據(jù)包及數(shù)據(jù)來源包括三個(gè)部分。
第一，統(tǒng)計(jì)分析。
第二，開發(fā)者工具。
第三，營(yíng)銷增長(zhǎng)。
我們?nèi)绾喂蚕怼⑥D(zhuǎn)讓、公開披露您以及您最終用戶的個(gè)人信息。

第一，共享。承擔(dān)保密義務(wù)，不會(huì)為滿足第三方的營(yíng)銷或非法目的而向其出售或出租您的信息，會(huì)與這些合作伙伴合作以多種形式將經(jīng)U-DIP數(shù)據(jù)中臺(tái)處理、加工后的脫敏數(shù)據(jù)用于包括優(yōu)化廣告投放和提升營(yíng)銷效果等商業(yè)化使用。

第二，轉(zhuǎn)讓。不會(huì)向任何第三方轉(zhuǎn)讓您以及您最終用戶的個(gè)人信息。

第三，公開披露。（1）獲得您或您最終用戶明確同意；（2）基于法律的披露：在法律、法律程序、訴訟或政府主管部門強(qiáng)制性要求的情況下，我們可能會(huì)公開披露您或您最終用戶的個(gè)人信息。（3）在緊急情況下，經(jīng)合理判斷是為了保護(hù)我們、我們的客戶、最終用戶或其他人的重要合法權(quán)益。

友盟數(shù)據(jù)銀行已實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品功能和價(jià)值“一鍵通”模式。一體化消費(fèi)體驗(yàn)包括三個(gè)部分。第一，主題數(shù)據(jù)包。每日高性能采集加工海量數(shù)據(jù)，自動(dòng)生產(chǎn)APP/WEB/小程序/廣告/PUSH主題數(shù)據(jù)包。第二，一鍵數(shù)據(jù)訂閱開放。與Maxcompute(DataWorks) 云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)無縫對(duì)接，一鍵訂閱數(shù)據(jù)。第三，主題分析模板與自助分析。預(yù)置分析模板和拖拽式自助分析能力，業(yè)務(wù)人員無需麻煩開發(fā)跑數(shù)即可完成分析。

友盟數(shù)據(jù)銀行通過和MaxCompute共創(chuàng)帶來的客戶體驗(yàn)提升，如下圖所示。從賬號(hào)登陸，到應(yīng)用配置，現(xiàn)在比過去更加智能，更加便捷。

這一塊是開放多端、多主題的明細(xì)數(shù)據(jù)與指標(biāo)數(shù)據(jù)，為開發(fā)者構(gòu)建私域數(shù)據(jù)體系。指標(biāo)數(shù)據(jù)開放，將友盟+9年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)沉淀回饋于開發(fā)者：第一，實(shí)時(shí)指標(biāo)大屏展示。第二，多維指標(biāo)分析監(jiān)控。明細(xì)數(shù)據(jù)開放，助力開發(fā)者進(jìn)行與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合自助分析：第一，實(shí)時(shí)渠道ROI分析。第二，投放-使用-轉(zhuǎn)化大漏斗。第三，用戶分層運(yùn)營(yíng)。第四，實(shí)時(shí)推薦服務(wù)。

友盟數(shù)據(jù)銀行支持云上數(shù)倉(cāng)無縫鏈接，為開發(fā)者提供一鍵式數(shù)據(jù)模型體系開放的體驗(yàn)。開發(fā)者云上數(shù)倉(cāng)，高性價(jià)比交互式查詢服務(wù)，兼容接入異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行查詢和分析。為您提供快速、完全托管的PB級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，經(jīng)濟(jì)并高效的批量分析海量數(shù)據(jù)。

四、案例介紹

本章節(jié)介紹MaxCompute+數(shù)據(jù)銀行的應(yīng)用案例及分析。

第一個(gè)案例：本地生活行業(yè)客戶，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化+數(shù)據(jù)可視化。

客戶：本地生活類，智慧社區(qū)服務(wù)平臺(tái)。
痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)程度低，數(shù)據(jù)分散，業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)需求實(shí)現(xiàn)周期長(zhǎng)。
實(shí)施方案：第一，規(guī)范化的多端數(shù)據(jù)采集。基于業(yè)務(wù)需求梳理進(jìn)行埋點(diǎn)方案設(shè)計(jì)，APP、H5、小程序等多端SDK采集。第二，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和離線數(shù)據(jù)的訂閱返還。經(jīng)過友盟統(tǒng)一ETL服務(wù)的采集數(shù)據(jù)分別投遞至客戶SLS（實(shí)時(shí)）、DLA （離線）。第三，數(shù)據(jù)報(bào)表設(shè)計(jì)與開發(fā)。離線數(shù)據(jù)自動(dòng)聯(lián)通QBI，除4個(gè)預(yù)置看版外，根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求搭建業(yè)務(wù)分析監(jiān)測(cè)。
方案結(jié)果：第一，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化。多端采集行為數(shù)據(jù)納入數(shù)倉(cāng)體系建設(shè)。第二，數(shù)據(jù)可視化。日常數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)看版，讓業(yè)務(wù)人員快速看到產(chǎn)品迭代、運(yùn)營(yíng)動(dòng)作的效果。

第二個(gè)案例：游戲行業(yè)客戶，多源數(shù)據(jù)融合。

客戶：獨(dú)立游戲工作室。痛點(diǎn)：APP行為數(shù)據(jù)與后臺(tái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)割裂。
實(shí)施方案：第一，數(shù)據(jù)采集。使用游戲行業(yè)埋點(diǎn)方案進(jìn)行APP端數(shù)據(jù)采集，獲取多種用戶識(shí)別ID。第二，數(shù)據(jù)遷移。存入其他云廠商的用戶付費(fèi)、廣告收入等數(shù)據(jù)遷移入阿里云。第三，數(shù)據(jù)融合。采集行為數(shù)據(jù)一鍵投遞至阿里云數(shù)據(jù)庫(kù)，通過用戶唯一識(shí)別將數(shù)據(jù)融合。
方案結(jié)果：數(shù)據(jù)融合分析。結(jié)合用戶留存行為和收入數(shù)據(jù)，測(cè)算用戶生命周期價(jià)值，判斷渠道回本周期、渠道投放優(yōu)選。

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原文鏈接
本文為阿里云原創(chuàng)內(nèi)容，未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的持续定义SaaS模式云数据仓库+数据银行的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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